重命名多列并在 R 中使用 dplyr 进行收集

Question

我正在尝试找到一种使用 tidyverse 重命名多个列的便捷方法。说我有一个小问题

df <- tibble(a = 1, b = 2, tmp_2000 = 23, tmp_2001 = 22.1, tmp_2002 = 25, pre_2000, pre_2001, pre_2002)

# A tibble: 1 x 8
  a     b tmp_2000 tmp_2001 tmp_2002 pre_2000 pre_2001 pre_2002
<dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
  1     2       23     22.1       25      100      103      189

temp 和 pre 代表温度和降水量。我想以整洁的形式重组此表，即 temperature 一列，precipitations 一列，每一行都是年份的相应值。

现在我找到的唯一选择就是做这样的事情

df <- df %>%
  select(-starts_with("pre"))

names(df)[3:5] <- substr(names(df)[3:5],5,8) 

df<-df %>%
  gather(`2000`:`2002`,key = "year",value="temp")  %>%
  mutate("year" = as.integer(year)) 

# A tibble: 3 x 4
  a     b  year  temp
<dbl> <dbl> <int> <dbl>
  1     2  2000  23  
  1     2  2001  22.1
  1     2  2002  25 

这并不好，因为我需要对降水做同样的事情，然后连接两个表。将来我会得到更多的天气变量，这个过程很快就会变得很痛苦。

有没有人知道如何使用 tidyverse 更有效地做到这一点？

谢谢，

乔

PS:我看到的唯一类似的帖子提到重新编码变量(使用 mutate_at)，或使用我上面显示的 names 重命名列。

Answer 1

你可以这样做:

library(tidyverse)
df %>%
    gather(measure, value, -a, -b) %>% 
    separate(measure, into = c("type", "year"), sep = "_") %>% 
    mutate(type = case_when(type == "tmp" ~ "temp", type == "pre" ~ "precip")) %>% 
    spread(type, value)
#       a     b year  precip  temp
# 1     1     2 2000     100  23  
# 2     1     2 2001     103  22.1
# 3     1     2 2002     189  25  

我们首先以长格式收集所有数据，然后将年份与测量值分开，然后更改测量值的名称，最后将数据传播回宽格式。